Resumen
Este curso dirigido por instructores proporciona una introducción al aprendizaje automático, redes neuronales y LLMs, seguido de proyectos prácticos utilizando la tecnología Wolfram. Aprende a construir, entrenar y probar modelos en esta completa secuencia de tres partes que aprovecha el poder computacional de las tecnologías Wolfram para establecer sistemas de IA fiables.
Secuencia del Curso:
- Introducción al Aprendizaje Automático: Comprende conceptos esenciales del aprendizaje automático y explora las superfunciones de aprendizaje automático fáciles de usar disponibles en Wolfram Language.
- Introducción a las Redes Neuronales: Descubre el marco avanzado de redes neuronales en Wolfram Language y utiliza el Repositorio de Redes Neuronales de Wolfram para modelos preconstruidos y preentrenados.
- Wolfram Language y LLMs: Explora la aplicación de LLMs con Wolfram Language, incluyendo el uso de la interfaz conversacional de Notebooks de Chat y aprovechando las operaciones programáticas con funciones de LLM.
Cada curso se puede tomar individualmente, pero inscribirse en la secuencia completa del curso proporciona un horario coherente y acceso a sesiones exclusivas de horas de oficina.
Productos y Tecnologías Destacadas:
- Wolfram Language y Wolfram Notebooks (disponible en Mathematica, Wolfram|One, y Wolfram|Alpha Notebook Edition)
- Repositorio de Redes Neuronales
Esquema:
- Aprende sobre paradigmas comunes del aprendizaje automático y sus variaciones.
- Explora técnicas populares como redes neuronales para el aprendizaje profundo.
- Accede al poder de los LLMs de diversas maneras para flujos de trabajo modernos de aprendizaje automático.
- Obtén datos de diferentes fuentes externas e integradas.
- Construye, entrena y prueba modelos según los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático.
- Utiliza métricas integradas para evaluar el rendimiento del modelo en datos de prueba.
- Despliega modelos rápidamente utilizando los servicios de la Nube Wolfram.
- Accede a modelos LLM dentro de Wolfram Language para mejorar los flujos de trabajo con herramientas modernas de IA.
- Emplea superfunciones integradas de aprendizaje automático como Classify, Predict, FindClusters y ClusterClassify, así como funciones de LLM como LLMFunction, LLMExampleFunction y LLMSynthesize.
- Utiliza modelos de redes neuronales preconstruidos y preentrenados del Repositorio de Redes Neuronales.
- Trabaja con modelos LLM tanto programáticamente como interactivamente con acceso basado en chat y una colección curada de indicaciones del Repositorio de Indicaciones de Wolfram.
- Participa en ejemplos prácticos que demuestran regresión, clasificación, agrupación y detección de anomalías.
- Construye redes neuronales simples y aplica aprendizaje por transferencia.
- Crea indicaciones LLM divertidas y funcionales.
Universidad: Wolfram U
Proveedor: Wolfram U
Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Redes Neuronales,
Programa de estudio
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